본 연구는 소셜 미디어 정치 뉴스의 논조와 프레임 유형 및 특성을 분석한 것이다. 소셜 미디어 뉴스는 트위터나 페이스북 등 SNS를 기반으로 자유롭게 정보를 공유하고 누구나 기사를 작성하고 편집할 수 있는 특성으로 인해 기존 미디어가 따라올 수 없을 만큼 의견의 다양성을 실현시키고 있다. 이에 구체적으로 소셜 미디어 뉴스가 어떻게 기존 미디어와 차별적으로 뉴스를 형성하고 있는지, 어떠한 뉴스 프레임으로 여론을 형성하고 있는지 살펴보고자 국내 소셜 뉴스매체인 '위키트리'를 대상으로 '대통령선거' 키워드 검색을 통해 총 419건의 기사를 추출한 후 내용분석을 실시하였다. 그 결과 소셜 미디어 정치 뉴스의 논조와 프레임 유형은 보도인물, 게재유형, 정보원, 주제범주, 현 정권에 대한 태도에 따라 유의미한 차이를 보였는데 심층성이 부족하고 연성화가 뚜렷해져 기존 미디어가 가지는 정치 뉴스의 한계를 여전히 벗어나지 못하고 있는 것으로 해석된다. 소셜 미디어 정치 뉴스의 논조는 개연적, 구체적이기 보다 당위적, 추상적인 것으로 나타났고 주로 감성, 전략, 일화 중심의 프레임을 사용하고 있는 것으로 나타났기 때문이다.
본 논문은 한국어 음성인식에서 음향모델의 성능개선을 위한 기초적 연구로서 결정트리 상태 클러스터링에 의한 HM-Net (Hidden Markov Network)의 구조결정 알고리즘을 이용한 음성인식에 관한 연구를 수행하였다. 한국어는 다른 언어와 비교하여 많은 문법과 변이음이 존재하는데, 국어 음성학에서 정의한 다양한 변이음을 조사하고, 음소결정트리를 위한 음소 질의어 집합을 작성하였다. 본 논문의 HM-Net 구조결정 알고리즘의 아이디어는 SSS (Successive State Splitting) 알고리즘의 구조를 가지면서 미리 작성해 둔 문맥의존 음향모델의 상태를 다시 분할하는 방법이다. 즉, 모델의 각 상태위치마다 음소 질의어 집합에 의해 음소결정트리를 생성하고, PDT-SSS (Phonetic Decision Tree-based SSS) 알고리즘에 의해 문맥의존 음향모델의 상태열을 다시 학습하는 방법이다. 결정트리 상태 클러스터링에 의한 HM-Net 구조결정 알고리즘의 유효성을 확인하기 위해, 국어공학센터 (KLE)의 452단어와 항공편 예약에 관련된 YNU200 문장을 대상으로 음성인식 실험을 수행하였다. 인식실험 결과, 음소, 단어, 연속음성인식 실험에서 상태분할을 수행한 후 상태수의 변화에 따라 인식률이 점진적으로 향상됨을 확인하였다. 상태수 2,000일 때 음소, 단어 인식률이 평균 71.5%, 99.2%를 각각 얻었으며, 연속음성인식률은 상태수 800일 때 평균 91.6%를 얻었다. 또한 HM-Net 구조결정 알고리즘의 파라미터 공유관계를 비교하기 위해 상태공유를 수행하는 HTK를 이용한 단어인식 실험을 수행하였다. 실험결과, HTK를 이용한 문맥의존 음향모델에 비해 평균 4.0%의 인식률 향상을 보여, 본 논문에서 적용한 결정트리 상태 클러스터링에 의한 HM-Net 구조결정 알고리즘의 유효성을 확인하였다.
최근의 MMORPG 게임은 심리스 월드로 분할하는 분산 서버를 구축하고 있다. 본 연구는 이러한 분산서버 간의 공유영역에 해당되는 지역에 대한 충돌처리를 다룬다. 분산 서버간의 공유 영역에 대한 경계영역을 동적으로 조정하기 위해 DLS을 사용하고, 광선과 단말 노드 간의 충돌 위치 관계를 통하여 이웃 노드를 빠르게 탐색한다. 이렇게 구해진 노드의 값을 통하여 객체 간의 충돌처리를 판별한다. 이것은 각 서버가 공유 영역에 대한 정보를 계속 보유할 필요가 없고, 서버간의 경계 영역을 포인터를 이용하여 빠르게 탐색할 수 있게 한다. 충돌은 계층적 경계상자를 이용하여 인접한 개체의 값들을 그룹으로 이진트리로 구축한다. 이러한 처리 방법은 처리량을 이분화 시켜 효과적으로 처리량을 줄일 수 있다. 또한 실시간적으로 발생되는 개체 정보의 변경 시 공유영역에 대한 복사가 필요하지 않으므로 네트워크 트래픽에 대한 처리량도 효과적으로 줄일 수 있다.
최근 그룹 통신 분야에서 전통적으로 대표되는 IP 멀티캐스트의 대안기술로서 호스트기반 멀티캐스트 및 P2P시스템은 기존의 IP 멀티캐스트의 단점을 극복하고자 하는 연구이다. 이러한 호스트기반 멀티캐스트는 사용자 중심의 서비스를 제공함으로써 다양한 네트워크 환경에서 누구나 사용자들이 효율적으로 데이터를 공유하게 해주고 있다. 본 논문에서는 이러한 협동 기반의 호스트 멀티캐스트를 사용하여 미디어 서비스를 제공하는 VOD 시스템 전반에 관한 연구를 수행하고 이러한 VOD의 서비스를 고도화 하고자 한다. 보다 구체적으로는 패칭 기법을 사용하여 사용자간의 전달 지연을 최소화 할 수 있는 효율적인 자료 전송 경로를 설정 방법과 주문형 비디오 서버를 위한 현실적인 호스트 기반 멀티캐스트 트리 구성 모델을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 저속 네트워크 사용자를 지원하기 위해 기존의 웹 기반 B2B 시스템을 확장하였다. 클라이언트와 서버 사이에 공유된 데이터의 일관성을 보장하기 위해 타임스탬프 트리를 이용한 데이터 변화 탐지 방법을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 제안된 방법의 성능을 분석하였다. 타인스탬프 트리의 단말 노드들이 일양 분포로 변경되는 최악의 조건에서, 시뮬레이션 결과는 데이터 갱신율이 $15\%$ 이하일 때 제안된 방법이 순차 탐지보다 효율적임을 보였다. A사의 웹 기반 건설 MRO B2B 시스템을 2004년 4월부터 2004년 8월까지 관찰한 결과에 따르면, 월 평균 데이터 갱신율은 $7\%$ 이하였다. 따라서 제안된 방법은 실질적으로 데이터 변화 탐지 성능을 향상시켰다. 또한 제안된 방법은 서버가 클라이언트들이 복제한 데이터를 저장할 필요가 없기 때문에 서버의 저장 공간 사용이 줄었다.
비밀분산법은 하나의 비밀정보(secret)를 분산시켜 다수의 참가자(participant)들에게 공유시키고 필요시 허가된 참가자 부분집합만이 비밀정보를 복원할 수 있도록 하는 암호 프로토콜이다. 본 논문에서는 트리(tree) 형태의 계층 구조를 갖는 참가자들에게 적용할 수 있는 새로운 비밀분산법을 제안한다. 참가자들은 트리 상의 상위 레벨부터 비밀정보의 복원에 대한 우선권을 갖는다. 상위 레벨에 속하는 참가자들이 부재 시에는 하위 레벨에 속하는 자식 노드들에게 위임 티켓(delegation ticket)을 전송하여 비밀정보의 복원 권한을 위임할 수 있다. 이러한 위임 과정을 최상위 레벨인 루트부터 비밀정보를 복원하는데 참여 가능한 하위 레벨까지 순차적으로 수행함으로써 제안하는 비밀분산법은 참가자들의 상황에 따라 동적인 접근구조(dynamic access structure)를 갖는다.
최근 원격교육, 디지털 콘텐츠 및 IPTV를 포함한 멀티미디어 데이터를 다수의 수신자들에게 멀티캐스트 전송기술을 이용하여 전송하는 방법들에 대한 논의가 활발히 이루어지고 있다. 이를 위하여 크게 소스기반의 트리 구성과 센터 기반의 트리 구성 방식의 프로토콜이 제안되고 있으며, 특히 센터 기반의 트리 구성시 RP (Rendezvous Point) 라우터를 선정하기 위한 여러가지 알고리즘들이 제안되었다. 주요 알고리즘들에서는 RP와 멤버들사이의 최대거리, 평균거리 및 예측거리 등의 measure를 이용하여 이의 값들을 최소화하는 라우터를RP로 지정한다. 본 논문에서는 메시 네트워크 하에서 소스 및 멤버들이 랜덤하게 지정되는 상황을 가정하는 경우 효율적인 RP 선정 알고리즘을 제안한다.
최근 기업 간 또는 기관 사이의 데이터 공유는 업무 협력을 위해서 필요한 사안이 되고 있다. 이 과정에서 기업이 데이터베이스를 계열회사에 공개했을 때 민감한 정보가 유출되는 문제점이 발행할 수도 있다. 이런 문제를 해결하기 위해서 민감한 정보를 데이터베이스로부터 숨기는 일이 필요하게 되었다. 민감한 정보를 숨기는 이전 연구들은 결과 데이터베이스의 품질을 유지하기 위해 다른 휴리스틱 알고리즘을 적용했다. 그러나 민감한 정보를 숨기는 과정에서 변경되는 항목집합에 대한 영향을 평가하거나 숨겨지는 항목을 최소화하는 연구들은 미흡하였다. 본 논문에서는 민감한 빈발 항목집합을 숨기기 위하여 FP-Tree(Frequent Pattern Tree)기반의 확장 빈발 패턴트리(Extended Frequent Pattern Tree, eFP-Tree)를 제안한다. eFP-Tree의 노드 구성은 기존과는 다르게 빈발 항목집합 생성단계에서 트랜잭션 정보와 민감 정보, 경계 정보를 모두 구성하며, 숨기는 과정에서 비민감한 빈발 항목집합의 영향을 최소화하기 위하여 경계를 사용하였다. 본 논문의 예시 트랜잭션 데이터베이스에 eFP-Tree를 적용한 결과, 손실 항목을 평균 10%이하로 최소화하여 기존 방법들에 비해 효과적임을 증명하였고, 데이터베이스의 품질을 최적으로 유지할 수가 있었다.
Technology Planning은 기술의 급격한 발전 쇠퇴와 함께 중대해지고 있다. Technology Roadmapping은 Technology Planning을 위한 기술로서, 어떤 기술을 어떤 시간 내에서 추구해야 할지를 선택하는 도구이기도 하며 불확실한 미래에 대한 기술전략으로서 핵심기술을 선행 확보하고 조직간 목표와 전략을 공유할 수 있는 방법론을 제공한다. 따라서 과제의 계획 단계에서 기술 트리는 매우 유용한 도구라 할 수 있다. 본 연구에서는 국내외 기술트리 활용 사례를 분석하고, 향후 융합형 포털 시스템 구축을 위한 연구 수행체계와 요구되는 기반 확보를 위한 방안을 도출하고자 하였다. 수재해 정보플랫폼에서 목표로 하는 6개의 주요 시스템은 기초정보제공시스템, 분석정보제공시스템, 수재해주제도제공시스템, 국가재난정보제공시스템, 수재해증강현실시스템 및 오픈정보플랫폼시스템이다. 각 목표 시스템에서 필요로 하는 기능에 대응하는 일반적이고 표준화된 핵심 기술을 브레인스토밍을 통해 도출하고, 기술 분야에 따라 분류 및 그룹화 하여 기술트리를 도출하였다.
IT 기술의 발전으로 현재 e-러닝이 보편화되었으나 e-러닝의 인간적인 상호작용 부족이라는 문제가 대두되고 있다. 최근에는 e-러닝의 상호작용성을 보완하기 위해 e-러닝과 함께 e-멘토링 또는 블랜디드 러닝 등이 도입되는 추세이다. 이 방법들의 공통적인 특징은 온라인 학습 커뮤니티를 기반으로 게시판이나 블로그 등을 사용함으로써 상호작용을 돕는 것이다. 만일 온라인 학습에서 학습자들이 협동적으로 학습콘텐츠를 구축한 후 공유할 수 있도록 유도한다면, 상호작용성을 향상시킬 뿐만 아니라 지식과 아이디어의 공유로 교육효과를 높일 것이다. 본 논문에서는 상호작용성 증진을 통한 온라인 학습효과를 높이기 위해 학습자들이 협동적으로 학습콘텐츠를 구축한 후 공유할 수 있는 트리-기반 학습콘텐츠 구축 도구와 커뮤니티기반의 협동적 학습콘텐츠 구축 도구들을 구현한다. 또한 구현된 도구들을 학습에 적용하여 도구들이 학습자에게 미치는 영향을 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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